Z-Image Turbovs.Stable Diffusion XL 1.0
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt Z-Image Turbo vorn. In der Arena fehlen beide. Beide haben keinen API-Preis.
Testbilder
Gleicher Auftrag, je das erste Bild. Vorausgewählt ist die Aufgabe mit dem größten Unterschied.
Ergebnis bei „Figur und Details“:Z-Image Turbo vorn
Darauf achtet die Bewertung: Anatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz.
„Vorn“: in allen drei Bewertungsrunden besser. „Knapp vorn“: höherer Wert, aber nicht in jeder Runde.
Testprotokoll der Bilder
Jeder Testversuch verwendet denselben archivierten Prompt und einen Auftrag. Es zählt die erste Ausgabe dieses Versuchs. Wiederholungen nach technischen Testfehlern sind bei den betroffenen Bildern vermerkt. Die Dateien werden ohne Beschnitt auf 1.024 × 1.024 Pixel vereinheitlicht. Anbieterabhängige Auflösung, Zufall, Qualitätsstufe und Prompt-Verarbeitung können trotzdem abweichen. Die Bilder sind ein visueller Praxistest, keine Rekonstruktion der Arena-Konfiguration.
Figur und Details
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=457367499, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=268378870826470633; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens, tokenizer_2 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:07. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 5297796931ae8a9259947d2ee85881444a6408266aa7c9bc45d365b56bd11fe1
Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: 26d3c3d3e687614e24dd12191246bc1d96c1576d31f9211840a3e02b64d4d507
Infografik
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=364147116, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=5455008934753613262; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:08. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 2a0bbce06ee9f7e009876b2d9abc02657f7be5535cd79ab7f37df0bf61b141a8
Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: ebfe8d1c223478c94ff1973ab2600cd4f696b40b8c3388ca40f26f52c83afdb2
Produktfotografie
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=453185405, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=490593220006868735; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens, tokenizer_2 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:06. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 16330b5b71c71290aaa2994dd589e5e2088712d286fddcee8046e56c300f124e
Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: f59af9c84f6fbb3e4ca34bf87ebb0f7c088e8caa520fa4cdf815a96d1bffda83
Typografie und Layout
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=249593273, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=253938565953989943; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:05. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 0a9ee8166b04fc677b96ca3f74d8fcf37657d812f81d3b94940092aa661dba50
Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: c81e5d0d70afcb53fcffb51a0d548041fd0b33df300aed14b8ecd354aaaaec4e
Die Zahlen im Überblick
Z-Image Turbo
nicht in der Arena
Stable Diffusion XL 1.0
nicht in der Arena
Z-Image Turbo
Platz 67 von 108
Stable Diffusion XL 1.0
Platz 100 von 108
Z-Image Turbo
kein API-Preis
Stable Diffusion XL 1.0
kein API-Preis
Plätze unter den 21 Bildmodellen mit Arena-Wertung und den 108 mit GraduallyBench-Lauf; Preisvergleich mit 28 Modellen mit API-Preis.
Z-Image Turbo
- Im Abo
- Kein Abo von Tongyi-MAI / Alibaba mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 12,72 € im Monat (Recraft Basic, mit begrenztem Guthaben). 3 Tarife in Deutschland.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, lokal, Web-App.
- Lizenz
- Offene Gewichte.
Stable Diffusion XL 1.0
- Im Abo
- k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, lokal.
- Lizenz
- Offene Gewichte.
Im Abo zählen nur Tarife, die genau dieses Modell nennen. Abo-Preise inkl. USt, API-Preise in Dollar.
GraduallyBench vom 03.11.2026 · Abo-Datenbank vom 29.09.2026 (38 Tage alt)
Alle Daten im Vergleich
Der bessere Wert ist fett. Bei den Wertungen nur, wenn der Abstand klar ist.
| Kennzahl | Z-Image Turbo | Stable Diffusion XL 1.0 |
|---|---|---|
| Wertungen | ||
| Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser | k. A. | k. A. |
| Platz in der Arena | k. A. | k. A. |
| Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung | k. A. | k. A. |
| GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 | 44 | 13 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 40 | 5 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 30 | 13 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 71 | 28 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 37 | 5 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | k. A. | k. A. |
| 100 Bilder | k. A. | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | 26.11.2025 | k. A. |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | offen | offen |
| Lebenszyklus | kein Statushinweis | Älterer offener Checkpoint; Anbieter führt ihn weiterhin in der Legacy-Modellübersicht |
| Zugang | API, lokal, Web-App | API, lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht |
| Größte Ausgabe | 2K | nicht einheitlich veröffentlicht |
| Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen | 3 | k. A. |
API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.
Quellen: Modellquelle Z-Image Turbo (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle Stable Diffusion XL 1.0, Statusquelle (geprüft 01.11.2026)
Arena-Wertungen je Kategorie
Aus blinden Abstimmungen bei LMArena. „Vorn“ heißt: der Vorsprung ist klar.
Kein gemeinsamer Arena-Wert im gespeicherten Stand
Für Z-Image Turbo und Stable Diffusion XL 1.0 enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.
Weitere Vergleiche
Vergleiche Z-Image Turbo und Stable Diffusion XL 1.0 mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.